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De vertedero a pavimento: La ciencia que mide el beneficio social de reciclar neumáticos en asfaltos

Imagine una carretera que no solo conecta lugares, sino que también genera beneficios sociales en las comunidades por donde pasa. Estamos colaborando con ingenieros chilenos para transformar neumáticos desechados en un innovador aditivo para asfalto llamado Fityre, demostrando que la sostenibilidad vial va más allá de reducir emisiones.

Un reciente estudio publicado en Applied Sciences, revista Q1 del JCR, revela que este material, elaborado con fibras textiles recicladas, supera a alternativas tradicionales en impacto social mediante una revolucionaria metodología: mapas cognitivos difusos. Estas herramientas no solo miden la resistencia o el coste, sino también cómo cada componente afecta a los empleos locales, los riesgos sanitarios y el cumplimiento de las políticas ambientales. ¿El resultado? Un modelo que podría redefinir la forma en que elegimos los materiales para construir las carreteras del futuro.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, en la Universitat Politècnica de València, y es fruto de la colaboración internacional con investigadores de Chile.

El estudio establece un nuevo paradigma metodológico para cuantificar la sostenibilidad social de materiales de construcción mediante mapas cognitivos difusos (FCM), abordando una laguna crítica en la evaluación de infraestructuras. La innovación central consiste en modelar 116 interrelaciones entre 16 indicadores sociales, desde la creación de empleo local hasta la alineación con políticas de economía circular, superando las aproximaciones estáticas convencionales. Este enfoque dinámico permite simular efectos de segundo orden y dependencias no lineales entre variables, y proporciona una herramienta predictiva para diseñar políticas de materiales con un impacto social positivo.

La validación experimental del aditivo Fityre, compuesto por fibras textiles de neumáticos postconsumo (TfELT), demuestra que los materiales reciclados pueden superar a las alternativas importadas en múltiples dimensiones sociales. El análisis revela que Fityre aumenta entre un 30 y un 40 % los indicadores clave de reducción de riesgos sanitarios (I5) y contribución a la revalorización de residuos (I10), sentando un precedente para sustituir insumos vírgenes en países en vías de industrialización. Además, el marco metodológico desarrollado es adaptable para evaluar otros componentes de infraestructura, como hormigones y sistemas de drenaje urbano.

La investigación combina técnicas cualitativas y cuantitativas en tres fases secuenciales:

Construcción del modelo conceptual: mediante la triangulación de entrevistas semiestructuradas (42 expertos), la revisión de normativas chilenas (Ley REP 20.920) y el análisis de manuales técnicos, se identificaron 16 indicadores sociales agrupados en 7 criterios. Un panel Delphi de trece especialistas validó la estructura mediante consenso binomial (75 % de acuerdo).
Desarrollo del FCM: se mapearon las relaciones causales entre los indicadores mediante encuestas que asignaron pesos lingüísticos (desde muy baja hasta muy alta influencia) y polaridad (+/-) utilizando la plataforma QuestionPro. Un sistema de inferencia difusa (FIS) con funciones de membresía triangulares transformó estas respuestas cualitativas en pesos numéricos normalizados (entre -1 y +1). La estabilidad del modelo se verificó mediante iteraciones sucesivas hasta alcanzar la convergencia (<0,001 de variación entre ciclos 5-6).
Evaluación dinámica: cuatro aditivos (Fityre, fibra de vidrio, poliéster y aramida) se analizaron mediante simulación de estados iniciales (t₀) basados en datos técnicos y socioeconómicos chilenos. La contribución social se cuantificó mediante la distancia de Manhattan respecto a un punto anti-ideal, considerando tres etapas del ciclo de vida: extracción, producción y mezclado.

El FCM revela patrones que van en contra de la intuición: mientras que los indicadores técnicos (I3: contribución técnica, I14: certificaciones) muestran una alta centralidad (grado de influencia = 8,7), su impacto en la sostenibilidad social es moderado (λ = 0,42). Esto sugiere que las mejoras técnicas no garantizan beneficios sociales automáticos, por lo que son necesarias intervenciones complementarias en materia de formación laboral y divulgación comunitaria.

En el caso de Fityre, se observa un efecto multiplicador en los criterios de revalorización: cada punto porcentual en I2 (extensión de la vida útil) genera incrementos del 0,8 % en I10 (cumplimiento del REP) y del 0,5 % en I5 (reducción de incendios). Este acoplamiento refuerza la viabilidad de modelos de negocio basados en simbiosis industrial, en los que los residuos de un sector se convierten en insumos críticos para otro.

Las fibras importadas, aunque superiores en I13 (interés de los productores, 75 % frente al 51 % de Fityre), presentan vulnerabilidades sistémicas: una variación del 10 % en los costes logísticos reduce su contribución social total en un 12,4 %, frente al 4,1 % de Fityre. Esto pone de manifiesto la importancia de desarrollar cadenas de suministro locales para materiales sostenibles.

Este estudio ofrece interesantes líneas de investigación futura:

Integración con análisis de ciclo de vida híbrido: combinación de FCM con ACV mediante modelos de entrada-salida extendidos, que permiten evaluar el impacto de las decisiones sobre la huella de carbono y la creación de empleo cualificado.
Optimización multiobjetivo: aplicar algoritmos genéticos para identificar dosificaciones óptimas de aditivos que maximicen simultáneamente parámetros sociales (I4: empleo nacional), técnicos (resistencia a la fatiga) y económicos (coste por tonelada).
Estudios de percepción social: implementar sistemas de supervisión participativa en proyectos piloto para correlacionar indicadores modelados (I9: aceptación al cambio) con métricas empíricas de satisfacción comunitaria.
Escalado industrial: desarrollar protocolos para adaptar el modelo a escalas de producción masiva y analizar los efectos de las economías de escala en indicadores como I15 (disponibilidad de fibra) y I7 (cantidad requerida por mezcla).
Arquitecturas de gestión: investigar modelos de contratación pública que internalicen los hallazgos del FCM mediante cláusulas de compra verde con ponderaciones sociales explícitas en licitaciones viales.

En conclusión, este trabajo trasciende el enfoque convencional en las propiedades mecánicas de los materiales y propone un marco sistémico para la toma de decisiones en ingeniería civil. Al cuantificar cómo elecciones técnicas afectan a dinámicas sociales complejas, proporciona herramientas para alinear proyectos de infraestructura con los ODS 9 (industria innovadora) y 12 (producción responsable). Los resultados justifican políticas activas de fomento del uso de materiales reciclados locales, no solo por sus beneficios ambientales, sino también por su capacidad para generar capital social en economías emergentes.

Referencia:

SIERRA-VARELA, L.; CALABI-FLOODY, A.; VALDÉS-VIDAL, G.; YEPES, V.; FILUN-SANTANA, A. (2025). Determination of the social contribution of sustainable additives for asphalt mixes through fuzzy cognitive mapping. Applied Sciences, 15(7):3994. DOI:10.3390/app15073994

Como el artículo está publicado en abierto, os lo dejo para su descarga.

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Evaluación de la sostenibilidad social en infraestructuras: un análisis multicriterio y sus desafíos

A continuación, explicaremos el contenido de uno de los artículos más citados en nuestro grupo de investigación. El artículo plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo se tratan los aspectos sociales en la evaluación multicriterio de infraestructuras? Esta cuestión se estructura en tres subpreguntas que buscan determinar qué aspectos sociales se valoran en la evaluación de infraestructuras, qué métodos multicriterio se utilizan para evaluar su contribución social y qué enfoques se aplican en la evaluación social multicriterio. La pregunta principal permite dar una respuesta clara en función de los hallazgos del estudio, que se centran en identificar métodos, criterios y limitaciones en la evaluación social de infraestructuras.

El artículo realiza una revisión sistemática de la literatura existente en el campo de la evaluación social de infraestructuras mediante métodos multicriterio. Para ello, se identificaron 94 estudios relevantes mediante una búsqueda en la base de datos Web of Science, que abarca publicaciones entre 1995 y 2017. La metodología de selección se desarrolló en dos fases. La primera consistió en seleccionar inicialmente los estudios, basándose en criterios de pertinencia y revisión por pares. En la segunda fase, se analizaron las referencias y citas de los estudios seleccionados para ampliar la muestra y obtener una visión más completa del tema. Posteriormente, los estudios fueron categorizados según los criterios sociales evaluados, los métodos multicriterio utilizados y las consideraciones de contexto, equidad y aprendizaje social en la evaluación.

El trabajo sistematiza los criterios sociales utilizados en la evaluación de infraestructuras y los clasifica en siete dimensiones. La primera es el capital humano, que abarca las necesidades básicas, la educación y la salud. La segunda dimensión es el capital comunitario, que incluye la opinión pública, la estética y la seguridad. En tercer lugar, se encuentra el capital cultural, relacionado con la preservación de valores culturales tangibles e intangibles. La cuarta dimensión es el capital productivo, que tiene en cuenta la movilidad, la accesibilidad y la urbanización. En quinto lugar, el capital social e institucional se refiere a la participación de los actores y su capacidad de gestión. La sexta dimensión, el sistema socioeconómico, comprende el desarrollo económico regional y el empleo. Finalmente, la séptima dimensión es la relación entre la empresa y la comunidad, que engloba el diseño centrado en el usuario y las prácticas laborales éticas.

Además, el estudio analiza los métodos multicriterio más empleados, entre los que destacan el Analytic Hierarchy Process (AHP), el Simple Additive Weighting (SAW) y el Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Se identifican brechas en la consideración de equidad, incertidumbre y aprendizaje social en las evaluaciones existentes, lo que sugiere la necesidad de mejorar los enfoques actuales para una evaluación más integral.

Los hallazgos revelan que la evaluación de la sostenibilidad social en infraestructuras ha recibido menos atención que las dimensiones económica y ambiental. Ciertos criterios, como la movilidad, la seguridad y el desarrollo local, se tienen en cuenta recurrentemente en los estudios analizados, mientras que otros, como la equidad en la distribución de beneficios y la participación comunitaria, se abordan menos. Además, los métodos actuales no abordan de manera adecuada la incertidumbre inherente a los aspectos sociales, lo que limita su aplicabilidad en contextos dinámicos y diversos. Ante esta situación, el artículo propone utilizar herramientas como la teoría de conjuntos difusos y los sistemas grises para mejorar la representación de estos factores en los modelos de evaluación.

El artículo plantea varias líneas de investigación futuras para mejorar la evaluación de la sostenibilidad social en infraestructuras. En primer lugar, se recomienda el desarrollo de métodos que tengan en cuenta la equidad en la distribución de beneficios. En segundo lugar, se plantea la integración de técnicas de gestión de incertidumbre en los modelos multicriterio para mejorar su aplicabilidad en distintos contextos. Asimismo, se enfatiza la necesidad de fortalecer la participación de los interesados en los procesos de evaluación para promover modelos de toma de decisiones más inclusivos. Por último, se sugiere la aplicación de enfoques de aprendizaje social para mejorar la adaptabilidad de las evaluaciones a distintos contextos y garantizar una toma de decisiones más informada y eficaz.

En resumen, el estudio ofrece un análisis detallado sobre la evaluación de la sostenibilidad social en infraestructuras mediante métodos multicriterio. Se destaca la necesidad de mejorar la representación de la equidad y la incertidumbre en los modelos existentes, así como la oportunidad de desarrollar metodologías que fomenten la inclusión de los actores implicados en el proceso de evaluación. Además, se subraya la importancia de promover procesos de aprendizaje social que permitan adaptar mejor las evaluaciones a los distintos contextos en los que se desarrollan las infraestructuras. En este sentido, el artículo supone un avance significativo en la comprensión de la evaluación social de infraestructuras y sentará las bases para futuras investigaciones en este campo.

Glosario de términos clave

Evaluación multicriterio: Un conjunto de métodos y técnicas que permiten analizar problemas complejos en los que se deben considerar múltiples criterios, a menudo conflictivos, para tomar una decisión o realizar una valoración.
Infraestructura: Las estructuras físicas y organizativas básicas necesarias para el funcionamiento de una sociedad o empresa, como carreteras, puentes, sistemas de energía, comunicaciones, etc.
Sostenibilidad Social: Una dimensión de la sostenibilidad que se centra en el impacto de las actividades humanas en las personas y en la sociedad en general, incluyendo aspectos como la equidad, la justicia social, la salud, la seguridad y la participación comunitaria.
Revisión sistemática de la literatura: Un método riguroso y transparente para identificar, seleccionar, evaluar y sintetizar todas las evidencias empíricas relevantes para responder a una pregunta de investigación específica.
Capital humano: Los conocimientos, habilidades, competencias y atributos incorporados en los individuos que facilitan la creación de valor económico y social.
Capital comunitario: Los recursos y relaciones sociales dentro de una comunidad que fomentan la cooperación y el beneficio mutuo, incluyendo aspectos como la confianza, las normas y las redes sociales.
Capital cultural: Los activos culturales, tanto tangibles (patrimonio físico, obras de arte) como intangibles (tradiciones, conocimientos, expresiones artísticas), que tienen valor social, económico e histórico.
Equidad: La cualidad de ser justo e imparcial, asegurando que los beneficios y las cargas se distribuyan de manera proporcional y considerando las diferentes necesidades y circunstancias.
Incertidumbre: La falta de certeza o conocimiento preciso sobre eventos futuros, sus probabilidades y sus posibles consecuencias.
Aprendizaje social: Un proceso colectivo a través del cual los individuos y los grupos adquieren nuevos conocimientos, habilidades y comprensiones a través de la interacción, la experiencia y la reflexión conjunta.
Analytic Hierarchy Process (AHP): Un método multicriterio que estructura un problema de decisión en una jerarquía de criterios, subcriterios y alternativas, y utiliza comparaciones pareadas para determinar las prioridades relativas.
Simple Additive Weighting (SAW): Un método multicriterio que asigna pesos a cada criterio y calcula una puntuación total para cada alternativa multiplicando su rendimiento en cada criterio por el peso del criterio y sumando los resultados.
Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS): Un método multicriterio que identifica la alternativa con la distancia más corta a la solución ideal positiva y la distancia más larga a la solución ideal negativa.
Teoría de conjuntos difusos: Un marco matemático que permite representar y manejar la imprecisión y la vaguedad en la información, utilizando grados de pertenencia en lugar de la lógica binaria tradicional.
Sistemas grises: Un enfoque metodológico diseñado para analizar y modelar sistemas con información incompleta o incierta, utilizando conceptos como intervalos numéricos y números grises para representar la incertidumbre.
Partes interesadas (Stakeholders): Individuos, grupos u organizaciones que pueden afectar o ser afectados por las decisiones o actividades de un proyecto o política.

Os dejo un pequeño programa de radio sobre este tema (en inglés).

Os dejo un mapa mental del trabajo.

Referencia:

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.03.022

Como el artículo se publicó en abierto, lo dejo por si lo queréis consultar.

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El impacto del cambio climático en las infraestructuras

DANA OCTUBRE 2024 – Vías del Metro entre Picanya y Paiporta. https://commons.wikimedia.org/

El diseño y la planificación de infraestructuras se han basado históricamente en el análisis de datos climáticos pasados para definir criterios estructurales de seguridad. Sin embargo, la aceleración del cambio climático ha puesto en cuestión la validez de esta metodología y ha obligado a reconsiderar los fundamentos sobre los que se establecen los códigos de construcción y las normativas de diseño. El carácter no estacionario del clima, la creciente magnitud de los eventos meteorológicos extremos y la necesidad de infraestructuras más resilientes han convertido la adaptación al cambio climático en un imperativo técnico y social.

Las estructuras deben garantizar la seguridad de sus ocupantes en condiciones tanto ordinarias como extremas, así como su funcionalidad a lo largo de su ciclo de vida. Es preciso tener en cuenta que la frecuencia y severidad de ciertos fenómenos, como tormentas, inundaciones y variaciones térmicas, ya no pueden preverse con precisión únicamente mediante datos históricos. La integración de modelos de análisis probabilístico y enfoques basados en la fiabilidad estructural representa una vía fundamental para mitigar los riesgos asociados al cambio climático y asegurar la estabilidad y operatividad de infraestructuras críticas en el futuro.

El fin de la estacionariedad climática y sus implicaciones en el diseño estructural

El diseño estructural se ha desarrollado bajo la premisa de que las condiciones climáticas permanecen relativamente estables a lo largo del tiempo, lo que ha permitido definir cargas normativas basadas en registros históricos. No obstante, el cambio climático ha invalidado esta hipótesis al introducir una variabilidad que altera tanto la frecuencia como la intensidad de los fenómenos atmosféricos y compromete la fiabilidad de los métodos de predicción empleados en el ámbito de la ingeniería.

Las estructuras diseñadas bajo códigos convencionales pueden experimentar cargas superiores a las previstas en su diseño original, lo que resulta en un aumento del riesgo estructural y la necesidad de reevaluaciones constantes para garantizar su seguridad. La acumulación de efectos derivados de condiciones climáticas extremas no solo afecta a la estabilidad estructural inmediata, sino que acelera los procesos de deterioro de los materiales y compromete la capacidad de servicio de la infraestructura a largo plazo.

El análisis de la no estacionariedad climática requiere el desarrollo de nuevas herramientas de modelado que permitan proyectar escenarios de carga climática futura con mayor precisión. La variabilidad espacial y temporal de las alteraciones climáticas obliga a establecer criterios de diseño diferenciados según la localización geográfica, la exposición a determinados fenómenos y la importancia funcional de cada infraestructura. En este contexto, la colaboración entre científicos del clima e ingenieros estructurales se erige como un componente esencial para la elaboración de mapas de cargas dinámicos que reflejen las condiciones cambiantes del entorno.

Aumento de cargas climáticas y su impacto en la estabilidad estructural

El cambio climático incide directamente en la magnitud y distribución de las cargas climáticas, lo que supone un desafío significativo para el diseño estructural. El incremento de la temperatura media global y la intensificación de eventos meteorológicos extremos tienen un impacto directo en la resistencia y durabilidad de los materiales de construcción, lo que requiere una revisión exhaustiva de los criterios de diseño para adaptarlos a condiciones más exigentes.

El aumento de la carga de viento, debido a la mayor frecuencia de tormentas severas y huracanes, plantea desafíos particulares para estructuras expuestas a esfuerzos aerodinámicos, tales como rascacielos, puentes y torres de telecomunicaciones. La variabilidad en la dirección y velocidad de los vientos extremos introduce incertidumbre en el diseño convencional, lo que requiere la aplicación de metodologías de análisis probabilístico que permitan anticipar los efectos acumulativos de estas fuerzas sobre los elementos estructurales.

Ciertamente, la carga de nieve y hielo constituye un factor de riesgo cuya evolución en un clima cambiante requiere especial atención. En climas fríos, la combinación de precipitaciones extremas y ciclos de congelación y deshielo genera esfuerzos adicionales sobre cubiertas y soportes, lo que puede ocasionar la fatiga de los materiales y aumentar el riesgo de fallos estructurales. La acumulación de hielo en líneas de transmisión eléctrica y otros elementos de infraestructura crítica puede comprometer su funcionalidad, lo que resalta la necesidad imperante de implementar estrategias de adaptación en el diseño de dichos sistemas.

El aumento del nivel del mar y la intensificación de tormentas costeras representan amenazas crecientes para las infraestructuras situadas en zonas litorales. La erosión del suelo y la intrusión salina pueden afectar la estabilidad de las cimentaciones y las estructuras de contención, mientras que el aumento en la magnitud de las marejadas ciclónicas aumenta el riesgo de colapso en las edificaciones expuestas. Por lo tanto, es esencial adoptar enfoques probabilísticos para estimar las cargas de inundación y considerar criterios de adaptación costera en el diseño estructural, con el fin de mitigar estos efectos y garantizar la seguridad y estabilidad de las infraestructuras en zonas litorales.

Resiliencia estructural y continuidad operativa en escenarios de riesgo creciente

En lo que respecta a la resistencia inmediata de las infraestructuras a eventos climáticos extremos, su capacidad de recuperación y continuidad operativa tras un desastre constituye un aspecto de suma importancia en el contexto del cambio climático. La resiliencia estructural implica no solo garantizar que las edificaciones y redes de transporte soporten cargas excepcionales sin fallar, sino también que puedan volver a estar plenamente operativas en un tiempo razonable tras una interrupción.

La planificación de infraestructuras resilientes requiere un enfoque basado en la funcionalidad tras el desastre, estableciendo criterios de diseño que permitan minimizar los tiempos de inactividad y optimizar los procesos de reparación y reconstrucción. Este enfoque cobra especial relevancia en infraestructuras críticas, tales como hospitales, plantas de tratamiento de agua y redes de energía, cuya operatividad continua resulta esencial para la estabilidad de las comunidades.

El diseño basado en rendimiento (Performance-Based Design, PBD) surge como una herramienta clave para integrar la resiliencia en la ingeniería estructural. A diferencia de los enfoques convencionales basados en requisitos normativos predeterminados, el PBD permite establecer objetivos concretos de rendimiento para cada tipo de estructura, considerando tanto su resistencia ante cargas extremas como su capacidad de recuperación tras eventos disruptivos.

Conclusión: La adaptación de las infraestructuras al cambio climático como una necesidad inaplazable

La evidencia científica sobre el impacto del cambio climático en la infraestructura es concluyente y requiere una revisión exhaustiva de los criterios de diseño estructural. La dependencia exclusiva de datos históricos ya no constituye una estrategia viable en un contexto donde la frecuencia e intensidad de eventos extremos están en constante aumento. Por ello, es necesario implementar análisis probabilísticos, actualizar periódicamente los mapas de cargas climáticas y adoptar estrategias de resiliencia estructural. Estos cambios son fundamentales para garantizar la seguridad y funcionalidad de las infraestructuras en el futuro.

La ingeniería estructural debe evolucionar hacia un enfoque basado en la adaptación y la gestión del riesgo, integrando modelos de predicción climática en el diseño y planificación de nuevas construcciones. La colaboración entre ingenieros, científicos del clima y responsables de políticas públicas será esencial para desarrollar normativas que reflejen la realidad cambiante del entorno y permitan la creación de infraestructuras más seguras y sostenibles.

La adaptación al cambio climático no es únicamente una cuestión técnica, sino una necesidad económica y social que determinará la capacidad de las comunidades para hacer frente a los desafíos del siglo XXI. El diseño estructural del futuro debe asumir este reto con un enfoque proactivo, asegurando que las infraestructuras no solo resistan el clima cambiante, sino que también contribuyan a la estabilidad y el bienestar de la sociedad en su conjunto.

Referencias:

ASCE. (2015). Adapting infrastructure and civil engineering practice to a changing climate. Reston, VA: ASCE.
ASCE. (2018). Climate-resilient infrastructure: Adaptive design and risk management, MOP 140. Reston, VA: ASCE.
ASCE. (2021). Hazard-resilient infrastructures: Analysis and design, MOP 144. Reston, VA: ASCE.
Bruneau, M., Barbato, M., Padgett, J. E., Zaghi, A. E., et al. (2017). State-of-the-art on multihazard design. Journal of Structural Engineering, 143(10), 03117002.
Cooke, R. M. (2015). Messaging climate change uncertainty. Nature Climate Change, 5(1), 8–10.
Ellingwood, B. R., van de Lindt, J. W., & McAllister, T. (2020). Community resilience: A new challenge to the practice of structural engineering. Structural Magazine, 27(11), 28–30.
Ellingwood, B. R., Bocchini, P., Lounis, Z., Ghosn, M., Liu, M., Yang, D., Capacci, L., Diniz, S., Lin, N., Tsiatas, G., Biondini, F., de Lindt, J., Frangopol, D.M., Akiyama, M., Li, Y., Barbato, M., Hong, H., McAllister, T., Tsampras, G. & Vahedifard, F. (2024). Impact of Climate Change on Infrastructure Performance. In Effects of Climate Change on Life-Cycle Performance of Structures and Infrastructure Systems: Safety, Reliability, and Risk (pp. 115-206). Reston, VA: American Society of Civil Engineers.
Eisenhauer, E., Henson, S., Matsler, A., Maxwell, K., Reilly, I., Shacklette, M., Julius, S., Kiessling, B., Fry, M., Nee, R., Bryant, J., Finley, J., & Kieber, B. (2024). Centering equity in community resilience planning: Lessons from case studies. Natural Hazards Forum, Washington, D.C.
IPCC (1997). The regional impacts of climate change: an assessment of vulnerability. IPCC, Geneva.
McAllister, T., Walker, R., & Baker, A. (2022). Assessment of resilience in codes, standards, regulations, and best practices for buildings and infrastructure systems. NIST Technical Note 2209. National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.TN.2209
O’Neill, B., van Aalst, M., Zaiton Ibrahim, Z., Berrang Ford, L., Bhadwal, S., Buhaug, H., Diaz, D., Frieler, K., Garschagen, M., Magnan, A., Midgley, G., Mirzabaev, A., Thomas, A., & Warren, R. (2022). Key risks across sectors and regions. In H.-O. Pörtner, D. C. Roberts, M. Tignor, E. S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, & B. Rama (Eds.), Climate change 2022: Impacts, adaptation and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 2411–2538). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009325844.025
Poland, C. D. (2009). The resilient city: Defining what San Francisco needs from its seismic mitigation policies. San Francisco Planning and Urban Research Association Report. Earthquake Engineering Research Institute.
Vogel, J., Carney, K. M., Smith, J. B., Herrick, C., et al. (2016). Climate adaptation: The state of practice in US communities. The Kresge Foundation and Abt Associates.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Impacto ambiental del hormigón con cementos con adiciones: ¿menos emisiones, pero menor durabilidad?

Uno de los artículos más citados en nuestro grupo de investigación es el que vamos a explicar a continuación. El artículo de García-Segura, Yepes y Alcalá examina en profundidad si la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero derivadas del uso de cementos con adiciones compensa la disminución de su durabilidad y la reducción de la captura de CO₂ en comparación con el cemento Portland convencional.

Esta pregunta define con precisión el problema de investigación y estructuró el estudio en torno al impacto ambiental de diferentes mezclas de cemento, desde la producción hasta la demolición. La formulación de esta pregunta permite establecer objetivos específicos y una metodología rigurosa que garantice una evaluación cuantitativa y cualitativa de los efectos de la carbonatación y de la vida útil de las estructuras construidas con estos materiales.

El estudio se basa en un análisis del ciclo de vida (LCA, por sus siglas en inglés) aplicado a una columna de hormigón armado de 3 metros de altura y sección transversal de 30 x 30 cm², reforzada con cuatro barras de acero de 20 mm de diámetro y con un recubrimiento de hormigón de 30 mm. Se evalúa el impacto ambiental de diferentes mezclas de cemento: Portland (CEM I), cementos adicionados con cenizas volantes (CEM II/A-V y CEM II/B-V) y cementos con escoria de alto horno (CEM II/B-S, CEM III/A y CEM III/B). La metodología incluye:

Producción: Se calculan las emisiones derivadas de la extracción y procesamiento de materias primas, incluyendo el transporte hasta la planta de hormigón y la fabricación de barras de acero, considerando tasas de reciclaje.
Construcción: Se incluyen las emisiones por bombeo y vibrado del hormigón.
Uso: Se determina la durabilidad mediante el modelo de Tuutti, diferenciando las etapas de iniciación y propagación de la corrosión del acero embebido en función de la carbonatación.
Demolición y reciclaje: Se evalúa la captura de CO₂ tras la demolición, considerando el impacto del tamaño del árido reciclado y el entorno de exposición.

La captura de CO₂ se cuantifica mediante ecuaciones basadas en la difusión de carbonatación, considerando coeficientes de carbonatación variables en función de la composición del cemento y del nivel de exposición ambiental.

El trabajo aporta datos cuantitativos sobre la relación entre las emisiones iniciales y la captura de CO₂ en cada etapa del ciclo de vida del hormigón. Se identifican las siguientes contribuciones clave:

Reducción de emisiones en la producción: CEM III/B (80% BFS) emite 70% menos CO₂ en su fabricación comparado con el cemento Portland.
Durabilidad reducida: Cementos con alto reemplazo de clinker presentan una vida útil 10% menor debido a una mayor tasa de carbonatación.
Captura de CO₂: Durante su uso, CEM III/B captura solo el 22% del CO₂ capturado por el cemento Portland. Considerando la demolición, el porcentaje asciende a 20%.
Impacto de reciclaje: Si el hormigón demolido se expone al aire, la captura de CO₂ puede reducir las emisiones totales en un 47%.

Los resultados muestran que, si bien los cementos con adiciones reducen las emisiones en la etapa de producción, su menor durabilidad aumenta las emisiones anuales. El cemento CEM III/B reduce inicialmente las emisiones en un 70 %, pero solo logra una disminución del 20 % cuando se consideran las emisiones anuales. Esto sugiere que, a la hora de seleccionar cemento, hay que equilibrar la reducción de emisiones iniciales con la vida útil de la estructura. La investigación también destaca la importancia de garantizar la exposición del hormigón reciclado al aire para maximizar su capacidad de secuestro de carbono.

Se identifican tres áreas clave para futuras investigaciones:

Optimización de cementos adicionados: Investigación sobre el uso de aditivos y ajustes en la dosificación para mejorar la durabilidad sin comprometer la reducción de emisiones.
Impacto ambiental de diferentes climas: Evaluación de la carbonatación y la vida útil del hormigón en condiciones climáticas diversas.
Estrategias para maximizar la captura de CO₂ post-demolición: Desarrollo de procesos para incrementar la exposición del agregado reciclado al aire y mejorar la captura de carbono.

En resumen, el estudio ofrece un análisis exhaustivo de las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas al uso de cementos modificados. Aunque la reducción de emisiones en la producción de estos cementos es significativa, la menor durabilidad y la reducida captura de CO₂ requieren un análisis cuidadoso para garantizar la sostenibilidad del hormigón a largo plazo. La investigación subraya la necesidad de estrategias complementarias que optimicen la combinación entre las emisiones iniciales y la vida útil estructural para reducir el impacto ambiental global del sector de la construcción.

Referencia:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI:10.1007/s11367-013-0614-0

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/49057, siendo el Copyright de Springer Verlag (Germany).

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Optimización estructural multiobjetivo en edificios: cómo reducir costos y emisiones con vigas de sección variable

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Energy and Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en D1 del JCR. El estudio presenta una tipología estructural compuesta que combina columnas de hormigón armado con vigas de acero de sección variable híbrida transversal (THVS) para optimizar el coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada en la construcción de edificios.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València.

El estudio plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿en qué medida la optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de una tipología compuesta con columnas de hormigón armado y vigas de sección variable transversamente híbridas (THVS) contribuye a la reducción del coste económico, de las emisiones de CO₂ y de la energía incorporada en la construcción?

Esta formulación permite abordar de manera precisa la problemática del impacto ambiental y económico del sector de la construcción, orientando la investigación hacia la identificación de configuraciones estructurales que minimicen estos factores mediante metodologías de optimización. La pregunta define claramente el problema central: la búsqueda de una alternativa estructural más eficiente que las tipologías tradicionales de hormigón armado.

Metodología

El estudio adopta un enfoque de optimización estructural basado en la combinación de Biogeography-Based Optimization (BBO) y Constrained Deterministic Local Iterative Search (CDLIS). Este enfoque permite buscar de manera eficiente soluciones en un espacio de diseño altamente complejo. Se analizan tres tipologías estructurales:

Estructura tradicional de hormigón armado: Se optimizan las dimensiones de vigas, columnas y cimentaciones, así como la calidad del hormigón utilizado.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones rígidas: Se sustituyen las vigas de hormigón armado por vigas THVS con conexiones fijas a las columnas.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones articuladas: Similar a la anterior, pero con conexiones articuladas.

Las funciones objetivo optimizadas incluyen:

Coste económico: Calculado con base en los precios unitarios de materiales y procesos constructivos.
Emisiones de CO₂(e): Evaluadas según un enfoque «cradle-to-site», considerando la extracción de materias primas, fabricación y construcción.
Energía incorporada: Calculada en términos de consumo energético total en las fases de producción y construcción.

Se tienen en cuenta restricciones estructurales y de servicio según las normativas de diseño. Además, se implementa la interacción suelo-estructura mediante un modelo de tipo Winkler para evaluar los asentamientos diferenciales y su efecto en el diseño estructural.

Aportaciones relevantes

La tipología compuesta con vigas THVS y conexiones rígidas logra una reducción del 6 % en costes económicos, del 16 % en emisiones de CO₂ y del 11 % en energía incorporada para edificios con luces de 4 m.
Para edificios con luces de 8 m, la configuración con uniones articuladas permite reducir los costos económicos y las emisiones en un 5 % y un 6 %, respectivamente, aunque con un mayor consumo de energía.
Se demuestra que la menor carga axial transmitida por las vigas THVS reduce las solicitaciones en columnas y cimentaciones, lo que optimiza su diseño y reduce su impacto ambiental.
Se comprueba que el uso de acero de mayor calidad en las alas de las vigas THVS en comparación con el alma mejora la eficiencia estructural, con razones de hibridación (Rh) entre 1,2 y 2,0.

Discusión de resultados

El análisis de los resultados revela diferencias significativas entre las configuraciones estructurales. En los edificios con luces reducidas (4 m), las vigas THVS con uniones rígidas ofrecen el mejor rendimiento en términos de coste y sostenibilidad. En cambio, en edificios con luces mayores (8 m), las conexiones articuladas permiten un mejor aprovechamiento del material, aunque con una menor rigidez global.

Cabe destacar que la consideración de elementos de rigidización adicionales, como muros y losas, mejora notablemente el comportamiento de la tipología articulada, reduciendo su impacto ambiental en un 45 % y disminuyendo en un 60 % la carga axial sobre las columnas.

Líneas futuras de investigación

Perfeccionamiento del proceso de fabricación de vigas THVS, abordando aspectos como soldadura, control de calidad y optimización de ensamblaje.
Desarrollo de conexiones híbridas entre vigas THVS y columnas de hormigón armado, mejorando la eficiencia de transferencia de cargas.
Exploración de configuraciones mixtas de soporte, optimizando la selección de conexiones fijas o articuladas según las características del edificio.
Evaluación del comportamiento ante cargas dinámicas y sísmicas, considerando efectos de fatiga y estabilidad estructural.
Implementación de metamodelos para optimización computacional, reduciendo el tiempo de cálculo en simulaciones de alta fidelidad.

Conclusión

La optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de vigas THVS permite reducir costes y mejorar la sostenibilidad ambiental. Las configuraciones con conexiones rígidas son particularmente eficientes en luces cortas, mientras que las conexiones articuladas son una alternativa viable en luces mayores cuando se combinan con elementos de rigidización adicionales. Estos hallazgos abren nuevas líneas de investigación en la aplicación y mejora de sistemas estructurales compuestos en ingeniería civil.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607

Dinámica no lineal y control inteligente en la industria: avances, desafíos y aplicaciones en minería y procesos industriales

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Mathematics, indexada en QD1 del JCR. El artículo analiza cómo la inteligencia artificial y el control pueden mejorar la eficiencia y la seguridad en procesos industriales complejos, especialmente en la minería. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal.

La pregunta de investigación central es: ¿Cómo pueden los métodos de control robusto, el aprendizaje automático y la teoría del caos mejorar la eficiencia, estabilidad y seguridad en procesos industriales complejos?

Esto define el problema específico del estudio, que se centra en encontrar enfoques matemáticos y computacionales para gestionar interacciones no lineales y la incertidumbre en sectores como la minería, la manufactura y la transición energética. También explica los objetivos del trabajo, que son evaluar estrategias de optimización con big data, ciberseguridad y control predictivo en entornos de alta variabilidad.

El estudio revisó la literatura entre 2015 y 2025 usando Scopus y Web of Science, encontrando 2628 referencias en Scopus y 343 en WoS. Se usó un programa informático para eliminar las referencias que no eran relevantes. Se consiguieron 2900 referencias, de las cuales 89 fueron muy relevantes. El análisis se hizo en seis áreas clave:

Transferencia de calor en fluidos magnetizados.
Control no lineal en sistemas de alta complejidad.
Optimización basada en big data.
Transición energética con SOEC.
Detección de fallos en válvulas de control.
Modelado estocástico con transiciones semi-Markovianas.

La metodología usa la vectorización TF-IDF y el análisis de conglomerados (k-means), y genera resúmenes temáticos automáticos con el modelo BART-Large-CNN. Se usaron herramientas de minería de textos y análisis bibliométrico para asegurar la calidad y relevancia de los artículos seleccionados.

El artículo tiene varias contribuciones importantes para la ingeniería:

Se identifican las tendencias actuales en el control de procesos no lineales, destacando la convergencia entre aprendizaje profundo, modelos de caos determinista y ciberseguridad en entornos industriales.
Se establece la importancia del control robusto y predictivo en la minería y la manufactura avanzada, permitiendo mitigar perturbaciones externas y mejorar la adaptabilidad de los sistemas.
Se analiza la aplicación de criptografía caótica para la protección de redes industriales, un factor clave en la implementación de Minería 4.0 y 5.0.
Se exploran las barreras para la implementación de modelos de optimización y big data, como la heterogeneidad de plataformas, la interoperabilidad y la disponibilidad limitada de datos.

El estudio muestra que el aprendizaje automático se usa cada vez más para mejorar procesos industriales difíciles. Los modelos híbridos (física + IA) son buenos para gestionar la incertidumbre y los modelos caóticos mejoran la ciberseguridad.

Pero aún hay problemas, como la necesidad de datos de alta calidad para entrenar modelos de machine learning, la escalabilidad de los algoritmos en entornos industriales distribuidos y la falta de estandarización en los protocolos de seguridad. También se destaca la importancia de usar análisis multi-escala y teoría del caos en el diseño de sistemas industriales resistentes.

El artículo propone varias líneas de investigación futura:

Desarrollo de modelos híbridos de predicción y control que combinen algoritmos de deep learning con principios de caos determinista y optimización bayesiana.
Integración de soluciones avanzadas de ciberseguridad, como sincronización de atractores caóticos y encriptación basada en memristores.
Implementación de proyectos piloto en minería e industrias de manufactura para validar la eficacia de los modelos de control predictivo en escenarios reales.
Desarrollo de metodologías de explicabilidad para la interpretación de modelos no lineales en la industria, permitiendo una adopción más amplia en el sector productivo.

El artículo analiza cómo se usan en la industria los modelos de control no lineal, la optimización con big data y las estrategias de ciberseguridad. El estudio subraya que es importante usar enfoques interdisciplinarios que integren la teoría del caos, el aprendizaje automático y las metodologías de control robusto. Esto se debe a que así se mejora la estabilidad y la eficiencia en la minería y la manufactura avanzada. También se destaca la importancia de crear normas y regulaciones para integrar estas tecnologías de manera segura y eficiente en la industria, enfrentando problemas externos y ciberataques.

Referencia:

ROJAS, L.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2025). Complex Dynamics and Intelligent Control: Advances, Challenges, and Applications in Mining and Industrial Processes. Mathematics, 13(6):961. DOI:10.3390/math13060961

Como el artículo está publicado en abierto, os lo dejo para su descarga.

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Optimización de la inversión en ingeniería de la construcción mediante redes de atención gráfica y MCDM

Tenemos el placer de anunciar la publicación de un artículo en la revista Computers & Industrial Engineering, revista indexada en el primer cuartil del JCR. Se trata de una colaboración con colegas de Turquía, en especial con el profesor Vedat Toğan.

El artículo analiza si la integración de Graph Attention Networks (GAT) con metodologías multicriterio de toma de decisiones (MCDM) mejora la precisión y fiabilidad en la selección de proyectos de inversión en ingeniería de la construcción. La cuestión central es si los modelos de aprendizaje automático basados en redes superan a los métodos MCDM tradicionales a la hora de predecir la viabilidad de proyectos de inversión. Esta pregunta define el problema de la ineficacia en la selección de proyectos debido a la complejidad de los factores interdependientes y orienta el estudio hacia la evaluación de modelos predictivos basados en redes.

Metodología

El estudio emplea un enfoque híbrido que combina el juicio experto, los métodos MCDM y el aprendizaje automático avanzado. Se procesa un conjunto de datos de más de 33 000 proyectos de inversión en construcción, aplicando la selección de características mediante análisis de componentes principales (PCA) y la clasificación basada en criterios como el riesgo país, la calificación de desarrollo empresarial y el valor del proyecto. A partir de estos datos, se estructuran tres redes de inversión: regional, nacional y basada en el modo de financiación. Estas redes se introducen en modelos GAT, que aplican mecanismos de atención para predecir la viabilidad de la inversión. La validación del modelo se realiza mediante métricas de precisión, exhaustividad, puntuación F1 y curvas ROC, y se compara con árboles de decisión y modelos de bosque aleatorio.

Contribuciones relevantes

Integración de aprendizaje automático y MCDM: El estudio demuestra cómo los GATs pueden mejorar la precisión en la selección de proyectos, combinando métodos MCDM y aprendizaje profundo.
Desarrollo de modelos de inversión basados en redes: Se estructuran los datos de inversión en tres redes diferenciadas, proporcionando un marco novedoso para evaluar interdependencias entre proyectos.
Validación de la eficacia de los GATs: Se logra una precisión superior al 99 % en la red regional y superior al 98 % en las redes nacionales y de financiación, destacando el potencial de los GATs en la planificación estratégica de inversiones.
Aplicabilidad práctica en la toma de decisiones: Se demuestra la viabilidad de los GATs para mejorar herramientas de apoyo a la decisión en inversiones a gran escala, reduciendo riesgos financieros.

Discusión de resultados

Los modelos GAT basados en redes mejoran significativamente la precisión en la selección de proyectos de inversión en comparación con los métodos MCDM convencionales. La red regional es la que logra una mayor precisión, lo que sugiere que la agregación geográfica proporciona una base sólida para la toma de decisiones. Las redes nacionales y de financiación, aunque con una precisión ligeramente menor, siguen superando a los métodos tradicionales, lo que demuestra las ventajas del modelado de dependencias basadas en redes.

Las tasas de error, aunque mínimas, resaltan la necesidad de combinar modelos automatizados con la validación experta. En conclusión, los GAT son herramientas eficaces para la selección de proyectos, pero no deben reemplazar la toma de decisiones humanas. Además, se evidencia que los modelos basados en financiación capturan estructuras financieras clave que influyen en la viabilidad de los proyectos, lo que aporta un valor añadido a la evaluación del riesgo de inversión.

Líneas de investigación futuras

Ampliación de modelos basados en redes: Explorar redes adicionales que incluyan marcos regulatorios y estabilidad económica para optimizar la toma de decisiones.
Integración de datos en tiempo real: Incorporar tendencias de mercado y datos económicos actualizados para mejorar la capacidad predictiva.
Comparación con otros modelos de aprendizaje profundo: Evaluar el desempeño de los GATs frente a otras variantes de redes neuronales gráficas como Graph Convolutional Networks (GCNs).
Aplicación en otros sectores de infraestructura: Extender la metodología a sectores como el transporte y la planificación urbana para evaluar su aplicabilidad.
Desarrollo de sistemas híbridos de apoyo a la decisión: Combinar técnicas MCDM con predicciones en tiempo real para maximizar la usabilidad en la práctica.

Conclusión

El estudio demuestra que la integración de GAT con MCDM mejora la toma de decisiones en inversiones en ingeniería de la construcción. Al estructurar los datos en modelos basados en redes, se proporciona un marco más preciso y contextualizado para la selección de proyectos. Los resultados confirman la superioridad de los modelos basados en redes frente a los enfoques tradicionales, especialmente en lo que respecta a la gestión de dependencias complejas entre proyectos. No obstante, se destaca la importancia de la validación experta para mitigar errores de clasificación. Las futuras investigaciones deben centrarse en mejorar las capacidades del modelo, integrar datos dinámicos y perfeccionar las herramientas de apoyo a la toma de decisiones para optimizar la selección de inversiones en ingeniería de la construcción.

Referencia:

MOSTOFI, F.; BAHADIR, U.; TOKDEMIR, O.B.; TOGAN, V.; YEPES, V. (2025). Enhancing Strategic Investment in Construction Engineering Projects: A Novel Graph Attention Network Decision-Support Model. Computers & Industrial Engineering, 203:111033. DOI:10.1016/j.cie.2025.111033

El artículo se puede descargar gratuitamente hasta el 5 de mayo de 2025 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1kmrt1I2r-Q9z0

Evaluación del índice de daño estructural en entornos BIM

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Structures, de la editorial Elsevier, indexada en Q1 del JCR. El estudio desarrolla una metodología para evaluar un índice de daño estructural en entornos BIM, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València.

El artículo contextualiza la necesidad de integrar herramientas digitales en la evaluación de daños estructurales como respuesta a las exigencias de sostenibilidad y eficiencia en el sector de la construcción. Se menciona que el envejecimiento del parque edificatorio y las nuevas exigencias en materia de mantenimiento requieren un enfoque innovador. Se destaca la implementación de BIM como una solución para mejorar la gestión de activos y prolongar la vida útil de las estructuras. En este contexto, el artículo presenta Endurify, una herramienta diseñada para evaluar la durabilidad de elementos estructurales de hormigón mediante indicadores de deterioro, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

El artículo enfatiza que la rehabilitación de edificios es una estrategia fundamental para mejorar la sostenibilidad en el sector de la construcción. Al renovar estructuras existentes, se reduce el impacto ambiental al disminuir la necesidad de utilizar nuevos materiales y procesos constructivos. Además, la rehabilitación mejora el rendimiento energético de los edificios, lo que contribuye a los objetivos de desarrollo sostenible establecidos por organismos internacionales. En el contexto europeo, iniciativas como el Pacto Verde Europeo subrayan la relevancia de estas medidas para reducir las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia en el uso de recursos.

La metodología BIM se ha convertido en un estándar en la industria de la construcción, facilitando la integración de múltiples capas de información en un único modelo digital. BIM permite almacenar y gestionar datos estructurales, materiales y operacionales, optimizando así la planificación y el mantenimiento de edificios. La literatura reciente ha demostrado que el uso de BIM mejora la sostenibilidad en la construcción, facilita la gestión de riesgos y permite realizar análisis avanzados, como simulaciones de desempeño estructural. Además, la incorporación de gemelos digitales y herramientas de simulación refuerza su capacidad para la toma de decisiones fundamentadas en datos.

El mantenimiento estructural es fundamental para garantizar la seguridad y la eficiencia de los edificios a lo largo de su vida útil. A pesar de la importancia del seguimiento del estado estructural, la investigación en este ámbito ha sido menos extensa que la dedicada al diseño y la construcción. En este contexto, BIM se presenta como una plataforma idónea para integrar estrategias de mantenimiento predictivo, ya que permite evaluar el estado real de las estructuras y anticipar las intervenciones necesarias. Sin embargo, la implementación de BIM en este ámbito enfrenta desafíos como la precisión de los datos, los costes asociados y la capacitación del personal especializado.

El desarrollo de Endurify se basó en una metodología de investigación-acción de doble ciclo, lo que permitió realizar iteraciones sucesivas para optimizar la herramienta. El proceso constó de siete etapas, que iban desde la identificación del problema hasta la validación del software en entornos reales. La herramienta se diseñó específicamente para el mercado de la vivienda en España y cumple con los requisitos del Código Estructural.

Para evaluar la durabilidad, se seleccionaron cuatro indicadores principales: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. La metodología utilizada para determinar cada uno de estos indicadores se basa en modelos normativos y en la recopilación de datos mediante inspección visual. Los resultados se almacenan dentro del modelo BIM, lo que permite su análisis comparativo y la planificación de intervenciones de mantenimiento.

La implantación de Endurify en BIM se realizó mediante un complemento para Autodesk Revit que permite extraer datos de los elementos estructurales y realizar el análisis de daños en tiempo real. La herramienta se diseñó para trabajar con parámetros predefinidos en el modelo BIM y almacenar los resultados como atributos de los elementos analizados.

El artículo presenta Endurify, un complemento para entornos BIM que permite analizar el estado de conservación de los elementos estructurales de hormigón. La herramienta emplea cuatro indicadores de daño: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. Su integración en BIM facilita la gestión de datos, ya que permite almacenar los resultados del análisis dentro del modelo digital. Esto posibilita una evaluación más precisa del estado estructural y contribuye a la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación de edificios existentes. Cabe destacar que la herramienta evita pruebas destructivas y se ajusta a normativas como el Código Estructural de España (CE-2021).

Los estudios de caso presentados en el artículo muestran cómo se ha aplicado Endurify en elementos estructurales con distintos grados de exposición ambiental. En un primer caso, se analizó una viga interior con fisuras visibles y se determinó que la carbonatación era el factor predominante en su deterioro. En el segundo caso, se evaluó un soporte en un corredor exterior sin daños aparentes con el mismo procedimiento, confirmándose un estado avanzado de carbonatación. Los resultados demuestran que la herramienta permite identificar patrones de degradación en distintos elementos y facilita la programación de intervenciones específicas. No obstante, se reconoce que la precisión del análisis depende de la calidad de los datos de entrada y de su compatibilidad con diferentes normativas y condiciones ambientales.

El artículo sugiere que la incorporación de nuevos enfoques podría mejorar la herramienta Endurify. Se menciona la posibilidad de desarrollar un índice de daño estructural que combine los cuatro indicadores en un solo valor ponderado, aunque los autores advierten de que esto podría ocultar información relevante sobre las causas del deterioro. Asimismo, se plantea la necesidad de adaptar la metodología a distintos contextos normativos e integrar sensores IoT para obtener datos en tiempo real. Además, se destaca que una mejor definición de los parámetros de análisis podría optimizar la precisión del modelo y ampliar su aplicación a proyectos de rehabilitación a gran escala.

Por tanto, el artículo demuestra que la integración de herramientas de análisis de durabilidad en entornos BIM puede mejorar la evaluación del estado estructural de los edificios. Endurify permite almacenar y visualizar datos de deterioro en el modelo digital, lo que facilita la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación. Sin embargo, su implementación depende de la calidad de los datos de entrada y de su adaptación a distintas normativas. Se identifican oportunidades para mejorar la herramienta mediante el uso de modelos predictivos y la incorporación de tecnologías emergentes, lo que podría consolidar su aplicación en la ingeniería civil.

Referencia:

FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environments. Structures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544

Rehabilitación de vigas de hormigón armado deficientes a cortante en zonas sísmicas

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Applied Sciences, indexada en Q1 del JCR. El estudio desarrolla una metodología integral para seleccionar estrategias de rehabilitación sísmica en vigas de hormigón armado con deficiencias a cortante.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València. A continuación, explicamos brevemente el contenido del artículo que podéis descargar gratuitamente.

Se analizan cinco alternativas de refuerzo: encamisado de hormigón (CJ), encamisado con hormigón proyectado (SCJ), encamisado de acero adherido con resina epoxi (STE), encamisado de acero anclado mecánicamente (STA) y refuerzo con fibra de carbono (CFRP). Estas soluciones se evalúan mediante un análisis del ciclo de vida (LCA), que incorpora dimensiones económicas, ambientales, sociales y funcionales.

Entre las principales contribuciones del artículo, destaca la aplicación combinada de métodos de toma de decisiones multicriterio (MCDM), como EDAS, MABAC, CODAS y MARCOS, que permiten jerarquizar las alternativas basándose en criterios cuantificables. Para la ponderación de criterios se utilizó el Best-Worst Method (BWM), lo que garantiza la consistencia en la toma de decisiones. Los resultados indican que los refuerzos con CFRP y STE presentan ventajas significativas en términos de impacto ambiental y social, además de menores tiempos de ejecución y menor impacto arquitectónico. Por otro lado, las soluciones de hormigón presentan un mayor impacto ambiental y social debido al volumen de material necesario y a la duración del proceso constructivo.

El análisis del ciclo de vida muestra que la fase de construcción representa, de media, el 82 % de los costes totales de rehabilitación. El SCJ es la opción más económica, con una reducción del 45 % en los costes respecto al CJ. En contraste, el CFRP presenta el coste más alto, superando ligeramente al CJ. El STE y el STA requieren un mayor coste de mantenimiento debido a la necesidad de aplicar recubrimientos anticorrosivos y protección contra incendios. En cuanto al fin de vida, las soluciones basadas en hormigón presentan costes significativamente más altos debido a la necesidad de trituración y transporte a plantas de reciclaje.

En la evaluación ambiental, los impactos en las categorías de ecosistemas, salud humana y recursos son menores en las alternativas basadas en acero y CFRP, con una reducción del 77 % y 59 %, respectivamente, en el impacto ambiental total en comparación con el CJ. El SCJ logra una reducción del 19 % en impacto ambiental, mientras que el STE y el STA alcanzan reducciones de hasta el 62 % y el 77 %, respectivamente. A nivel social, el CJ presenta los mayores impactos, mientras que el STA obtiene la menor afectación, con una reducción del 75 % respecto al CJ.

La evaluación funcional indica que CJ y SCJ presentan los tiempos de ejecución más largos y un mayor impacto arquitectónico. Por el contrario, los materiales CFRP y STE destacan por su rapidez de instalación y por no alterar la estructura original. En general, el CFRP es la mejor alternativa si se tienen en cuenta los criterios económicos, ambientales, sociales y funcionales.

Se sugiere explorar materiales innovadores, como morteros reforzados con fibras o combinaciones de refuerzos híbridos, para mejorar la eficiencia estructural y la sostenibilidad de las intervenciones. Además, se podría analizar la integración de refuerzos activos, como tendones externos pretensados, para aumentar la capacidad sísmica. También se recomienda ampliar el análisis a otros elementos estructurales, como columnas y conexiones viga-columna, para evaluar la efectividad de estos refuerzos en estructuras completas.

Otro aspecto relevante para futuras investigaciones es mejorar la aplicación de la MCDM, integrando enfoques que gestionen la incertidumbre en la opinión de los expertos y teniendo en cuenta la interacción entre los criterios. Se podrían incorporar modelos de optimización basados en inteligencia artificial para mejorar la precisión en la selección de alternativas.

El estudio aporta una metodología replicable para evaluar estrategias de rehabilitación sísmica de vigas de hormigón armado con deficiencias a cortante. Su análisis del ciclo de vida confirma la relevancia de tener en cuenta el impacto económico, medioambiental y social a la hora de seleccionar la alternativa óptima. El uso combinado de BWM y MCDM demuestra su utilidad para abordar problemas de decisión complejos en ingeniería civil. En resumen, los resultados respaldan la necesidad de seguir investigando soluciones más eficientes y sostenibles en el campo de la rehabilitación estructural.

Referencia:

VILLALBA, P.; GUAYGUA, B.; YEPES, V. (2025). Optimal seismic retrofit alternative for shear deficient RC beams: a multiple criteria decision-making approach. Applied Sciences, 15(5):2424. DOI:10.3390/app15052424

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Modelos subrogados para optimizar el coste de pasos superiores pretensados

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Infrastructures, indexada en el JCR. El estudio presenta una metodología de optimización de costes para puentes losa aligerados postesados mediante metamodelos, en la que se destaca la aplicación del modelo Kriging en combinación con algoritmos heurísticos.

La investigación se centra en un puente de tres vanos con luces de 24, 34 y 28 m, y optimiza el diseño estructural para reducir costes sin comprometer los criterios de servicio y seguridad. Se identifica una reducción del 6,54 % en los costes en comparación con enfoques tradicionales, lograda principalmente mediante la disminución del uso de hormigón en un 14,8 % y del pretensado en un 11,25 %.

El trabajo también evalúa distintas técnicas predictivas, como redes neuronales y funciones de base radial, y determina que las redes neuronales presentan el menor error de predicción, aunque requieren varias ejecuciones para garantizar estabilidad. En contraste, el modelo Kriging permite identificar óptimos locales con alta precisión. La metodología propuesta proporciona una estrategia eficiente para la toma de decisiones en ingeniería estructural, que promueve diseños de puentes más rentables sin comprometer el rendimiento estructural.

Figura. Paso superior en la autovía A-7, en Cocentaina (Alicante)

Los resultados indican que la optimización mediante modelos subrogados permite reducir significativamente los costes de diseño de pasos superiores pretensados. La estrategia adoptada optimiza variables como la profundidad de la losa, la geometría de la base y la resistencia del hormigón, y respeta las restricciones impuestas por los estados límite de servicio, que son los últimos según el Eurocódigo 2. Se observa que la metodología basada en kriging y la optimización heurística proporciona resultados prácticos con menor esfuerzo computacional en comparación con la optimización directa de todas las variables estructurales.

El modelo Kriging optimizado mediante Simulated Annealing identificó una configuración de losa con una profundidad de 1,30 m y una base de 3,15 m como la solución más rentable. Esta configuración se corrobora mediante la predicción de redes neuronales, lo que muestra coherencia en la localización del óptimo. En comparación con estudios previos, los resultados indican que la metodología utilizada en este trabajo permite obtener ahorros significativos sin necesidad de analizar exhaustivamente cada alternativa estructural.

A partir de los hallazgos obtenidos, se sugiere explorar la integración de métodos de optimización multiobjetivo que tengan en cuenta no solo el coste, sino también el impacto ambiental y los costes de mantenimiento a lo largo del ciclo de vida del puente. La inclusión de criterios de sostenibilidad podría mejorar la eficiencia global del diseño estructural y su capacidad de adaptación a normativas futuras.

Otra línea de investigación relevante consiste en aplicar modelos subrogados en el diseño de otros tipos de estructuras, como puentes de vigas o marcos de hormigón armado, para evaluar su viabilidad en distintas configuraciones estructurales. Además, el desarrollo de modelos predictivos más sofisticados, que integren aprendizaje automático y simulaciones de alta fidelidad, podría optimizar aún más los diseños propuestos.

Por último, se recomienda estudiar el impacto de la variabilidad de los materiales y las condiciones de carga en la optimización del diseño. La incorporación de análisis probabilísticos mejoraría la fiabilidad de las soluciones obtenidas, ya que se obtendrían diseños estructurales más robustos y seguros.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

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